(57)【要約】【課題】  翻訳手段の性能特性による影響を排除或いは低減させて、異なる言語で記述された検索条件から文書検索を行うよう多言語文書検索を精度良く行う。【解決手段】  第１言語の検索条件を入力手段４から入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが検索対象文書と同じ第２言語にそれぞれ翻訳し、統合化手段２が翻訳された３つの翻訳結果（検索条件）の語ベクトルを求め、これら３つの語ベクトルを１つの語ベクトルに統合化する。検索対象の各文書には予め語ベクトルが付加されており、検索手段３が統合化された検索条件の語ベクトルと対象文書語ベクトルとが所定の類似関係にあることに基づいて該当する文書を検索結果として出力手段５から出力する。【選択図】  図１
2006344011.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する多言語文書検索装置であって、
検索条件又は対象文書の少なくともいずれか一方を翻訳して、検索条件と対象文書とを同じ言語による記述に翻訳する複数の翻訳手段と、
複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件又は対象文書毎の特徴量に統合化する統合化手段と、
統合化された特徴量の類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索する検索手段と、
を備えたことを特徴とする多言語文書検索装置。
【請求項２】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する多言語文書検索装置であって、
複数の対象文書をそれらが包含する語を基準とした特徴量に対応付けて保持する対象文書保持手段と、
検索条件を第２言語の記述に翻訳する複数の翻訳手段と、
複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件の特徴量に統合化する統合化手段と、
統合化された検索条件の特徴量と前記対象文書保持手段に保持された対象文書の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索する検索手段と、
を備えたことを特徴とする多言語文書検索装置。
【請求項３】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する多言語文書検索装置であって、
複数の対象文書をそれぞれ第１言語の記述に翻訳する複数の翻訳手段と、
対象文書毎の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、対象文書毎の特徴量に統合化する統合化手段と、
検索条件をそれが包含する語を基準とした特徴量に変換する特徴化手段と、
統合化された対象文書毎の特徴量と検索条件の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索する検索手段と、
を備えたことを特徴とする多言語文書検索装置。
【請求項４】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する多言語文書検索装置であって、
検索条件と複数の対象文書をそれぞれ第３言語の記述に翻訳する複数の翻訳手段と、
検索条件の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件の特徴量に統合化し、また、対象文書毎の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、対象文書毎の特徴量に統合化する統合化手段と、
統合化された検索条件の特徴量と対象文書の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索する検索手段と、
を備えたことを特徴とする多言語文書検索装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の多言語文書検索装置において、
前記検索条件又は対象文書の特徴量は、検索条件又は対象文書に包含されている語の内の予め設定された複数種類の語を行とし、当該検索条件又は対象文書中における当該語の重要度を要素値とした語ベクトルであり、
前記特徴量の類似関係は語ベクトル間の余弦に基づいて判定されることを特徴とする多言語文書検索装置。
【請求項６】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する多言語文書検索装置を、コンピュータにより構成するプログラムであって、
入力された検索条件を第２言語の記述に翻訳する複数の翻訳手段と、
複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件の特徴量に統合化する統合化手段と、
複数の対象文書をそれらが包含する語を基準とした特徴量に対応付けて保持する対象文書保持手段を参照して、統合化された検索条件の特徴量と対象文書の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索する検索手段と、
をコンピュータに構成することを特徴とする多言語文書検索プログラム。
【請求項７】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する多言語文書検索装置を、コンピュータにより構成するプログラムであって、
複数の対象文書をそれぞれ第１言語の記述に翻訳する複数の翻訳手段と、
対象文書毎の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、対象文書毎の特徴量に統合化する統合化手段と、
検索条件をそれが包含する語を基準とした特徴量に変換する特徴化手段と、
統合化された対象文書毎の特徴量と検索条件の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索する検索手段と、
をコンピュータに構成することを特徴とする多言語文書検索プログラム。
【請求項８】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する多言語文書検索装置、コンピュータにより構成するプログラムであって、
検索条件と複数の対象文書をそれぞれ第３言語の記述に翻訳する複数の翻訳手段と、
検索条件の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件の特徴量に統合化し、また、対象文書毎の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、対象文書毎の特徴量に統合化する統合化手段と、
統合化された検索条件の特徴量と対象文書の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索する検索手段と、
をコンピュータに構成することを特徴とする多言語文書検索プログラム。
【請求項９】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する方法であって、
多言語文書検索装置が、検索条件又は対象文書の少なくともいずれか一方を複数の翻訳手段によりそれぞれ翻訳して検索条件と対象文書とを同じ言語による記述に翻訳し、複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件又は対象文書毎の特徴量に統合化した後、統合化された特徴量の類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索することを特徴とする多言語文書検索方法。
【請求項１０】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する方法であって、
多言語文書検索装置が、検索条件を複数の翻訳手段によりそれぞれ第２言語の記述に翻訳し、複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件の特徴量に統合化した後、  複数の対象文書をそれらが包含する語を基準とした特徴量に対応付けて保持する対象文書保持手段を参照して、統合化された検索条件の特徴量と対象文書の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索することを特徴とする多言語文書検索方法。
【請求項１１】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する方法であって、
多言語文書検索装置が、複数の対象文書を複数の翻訳手段によりそれぞれ第１言語の記述に翻訳し、対象文書毎の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、対象文書毎の特徴量に統合化し、また、検索条件をそれが包含する語を基準とした特徴量に変換した後、統合化された対象文書毎の特徴量と検索条件の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索することを特徴とする多言語文書検索方法。
【請求項１２】
第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する方法であって、
多言語文書検索装置が、検索条件と複数の対象文書を複数の翻訳手段によりそれぞれ第３言語の記述に翻訳し、検索条件の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件の特徴量に統合化し、また、対象文書毎の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、対象文書毎の特徴量に統合化した後、統合化された検索条件の特徴量と対象文書の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索することを特徴とする多言語文書検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索対象の文書と異なる言語で記述された検索条件によって文書検索を行う技術に関し、特に、検索対象文書と検索条件とを言語を同じくするための翻訳処理を複数の翻訳手段によって行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
検索条件に合致する文書を検索処理する場合、検索条件として検索語（キーワード）を結合させた論理式や検索質問文等といった種々な形式の検索条件が用いられている。
このような文書検索は、通常、検索条件を記述している言語と検索対象の文書を記述している言語とが同じであることを前提としているが、グローバル化が進む現在においては、次のような要望が急増している。
【０００３】
（１）ある言語（第１言語）で記述された検索条件に対して、それと意味的・内容的にマッチする他の言語（第２言語）の文書を検索したい。
（２）ある言語（第１言語）で記述された検索条件に対して、他の言語（第２言語）で記述された文書も含めて文書を横断的に検索したい。
このような要望に応えるための検索技術は、「多言語情報検索（Cross-Language Information Retrieval: CLIR）」と呼ばれる。
【０００４】
このような要望に応えるため、 検索質問を他の言語に翻訳してから文書検索を行うという手法が提案されている（特許文献１参照。）。
しかしながら、検索質問を単純に他の言語に翻訳してから検索を行うといった手法では、検索の性能が対訳辞書や翻訳装置の良し悪しに依存して、例えば、次のような問題が生じてしまう。
【０００５】
（１）翻訳装置は未だ不完全な技術であり、個々のアルゴリズムや利用する翻訳辞書によって、文章の記述内容や構文に関して得意な点と不得意な点がある。現在のところ、全てを網羅する万能の翻訳装置は存在しない。
（２）異なる言語の語の対応関係は一対一ではなく、語は多義性をもっている。これを誤って翻訳した場合、検索の再現率が落ちるという問題がある。
（３）一般に、１つの概念を表す語は複数存在する。このような表記や表現のぶれに対処しないと検索の再現率が低下する。
（４）１つの語から全ての多義性をふまえた複数の語に展開する場合、不適切に展開された語により検索の適合率が落ちるという問題がある。
【０００６】
このような問題に対処可能な手法として、言語間の翻訳関係が保持されたディレクトリ (インターネット上で見られる翻訳されたディレクトリ) の存在を前提として、まずは検索質問に似た第１言語のディレクトリを探し、それを対応関係にある他の言語のディレクトリを検索範囲として指定し、翻訳されたディレクトリの対応関係を利用することで、検索対象の文書を制限して、高精度な検索を実現する手法が提案されている（特許文献２参照。）。
また、
対訳関係にある文書群 (文書がどの文書の翻訳であるか関連付けられている) の存在を前提として、第１言語の検索質問に対して第１言語の文書を検索し、その検索結果の文書に対応付けられた第２言語の文書を取得して、それを検索質問として再度検索を行う手法が提案されている（特許文献３参照。）。
【０００７】
なお、以下に説明する本発明に適用できる技術として、次のようなものが知られている。
自然言語の語を多次元空間の軸とするのではなく、Latent Semantic Indexing（ＬＳＩ） のように数学的に抽出された成分を軸として利用する技術が知られている（非特許文献１参照。）。
ベクトル空間モデルやベクトル要素の重み付けに関する技術が知られている（非特許文献２参照。）。
確率モデルに基づく検索方法が知られている（非特許文献３参照。）。
【特許文献１】特開平５―３２４７１９号公報
【特許文献２】特開２００２―１８９７４５号公報
【特許文献３】特開２００３―１９６３０９号公報
【非特許文献１】S. Deerwester, S. T. Dumais, G. W. Furnas, T. K. Landauer, R. Harshman: Indexing by latent semantic analysis, Journal of the American Society of Information Science, Vol. 41, No. 6, pp. 391-407, 1990.
【非特許文献２】G. Salton and M. J. McGill: Introduction to modern information retrieval, McGraw-Hill, 1983.
【非特許文献３】徳永 建伸: 情報検索と言語処理, 言語と計算 5, 東京大学出版会, 1999.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献２や３に記載された手法は、いずれもディレクトリや文書の翻訳関係を利用することで高精度な多言語情報検索（ＣＬＩＲ）を実現する好例といえる。
しかしながら、ディレクトリや文書の翻訳が存在することは現実的には稀であり、多くの人が閲覧する極一部のオフィシャルな文書に限られている。オフィスの文書の大半には翻訳文書は存在せず (存在したとしても極僅かであり)、多言語の文書が混在するのが実情である。したがって、文書やディレクトリの翻訳関係の存在は、ＣＬＩＲの実現の前提としては厳しすぎると言わざるをえない。
【０００９】
一方、特許文献１記載された手法は、文書やディレクトリの翻訳関係の存在を前提としないが、上記のように、翻訳装置のアルゴリズムや翻訳辞書によって、翻訳自体の適正性にばらつきが生じるため、検索の適合率が低下してしまう等といった問題がある。
【００１０】
本発明は、上記従来の事情に鑑みなされたたものであり、文書やディレクトリの翻訳関係の存在を前提とぜずに、また、翻訳装置や辞書の性能に極力依存せずに、ユーザが所望する文書の取得を可能とする高精度な多言語文書検索を実現することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
発明の主要な技術思想は、第１言語で記述された検索条件（検索質問文やキーワードの論理式等)と、第２言語で記述された検索対象文書との少なくともいずれか一方を複数の翻訳装置（辞書を含む）を利用して同じ言語の記述に翻訳し、これら検索条件と対象文書による検索を行うことで多言語文書検索を実現する。
本発明の典型的態様の一例では、第１言語で記述された検索条件を複数の翻訳装置を利用して第２言語に翻訳し、得られた複数の翻訳結果をもとに第２言語の対象文書群に対して検索を行うが、検索条件ではなく対象文書群を複数の翻訳装置を利用して第１言語に翻訳する態様や、検索条件と対象文書群を複数の翻訳装置を利用して第３言語に翻訳する態様であってもよい。
【００１２】
本発明では、複数の翻訳装置を用いることにより、各々の翻訳装置の「くせ」を吸収し、高精度な多言語文書検索を実現する。
ここで、翻訳装置の「くせ」とは、翻訳処理が得意な分野や不得意な分野、得意な構文や不得意な構文等、語彙、文章の記述内容、記述形式 (構文や文体など)等に依存した翻訳装置の性能特性をいう。
例えば、英語の「artificial life」を一般的な表現として日本語の「人工的な生命」と訳したり、専門用語と判断して「人工生命」と訳したりという違いであり、また、多義性のある「bank 」という英語を「銀行」と訳したり、「土手」と訳したりという多義性解消の違いなどがあげられる。このような性能特性は、翻訳装置の備える翻訳辞書や翻訳アルゴリズムに依存する。
【００１３】
本発明は、上記のような主用技術思想を具現化した多言語文書検索装置、このような多言語文書検索装置をコンピュータにより構成するプログラム、このような多言語文書検索装置により実行される多言語文書検索方法として実現される。
【００１４】
本発明の一態様では、多言語文書検索装置が、複数の翻訳手段、統合化手段、検索手段を備え、複数の翻訳手段が、検索条件又は対象文書の少なくともいずれか一方をそれぞれ翻訳して、検索条件と対象文書とを同じ言語による記述に翻訳し、統合化手段が、各翻訳装置による複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件又は対象文書毎の特徴量に統合化し、検索手段が、統合化された特徴量の類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索することにより、第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する。
【００１５】
このように、複数の翻訳装置による翻訳結果を統合化して検索処理を行うことにより、個々の翻訳装置の性能特性の影響を排除或いは低減することができ、従来に比して適正な翻訳結果に基づく検索処理が実現される。
【００１６】
ここで、検索条件は、キーワードの論理結合式や検索質問文の形式で多言語文書検索装置に入力されるのが一般的であるが、本発明では、検索質問文の論理結合式等の他の種々な形式であってもよい。
また、特徴量の統合化としては、複数の特徴量の平均値を求める平均法、複数の特徴量の加重平均値を求める加重平均法、複数の特徴量の内から多数決演算を行う多数決法、複数の特徴量の内から最良のものを選択する最良選択法等、複数の量を所望の条件に応じて単一の量にするための公知の種々な方法を採用することができる。
また、特徴量及び特徴量の類似関係に基づく検索処理は、例えば、文章から重要度に応じて語を抽出し、文章を語集合とみなして類似検索を行う手法であるベクトル空間モデル（非特許文献２参照。）を用いることができる。
【００１７】
このようにベクトル空間モデルを用いる場合には、検索条件又は対象文書の特徴量は、検索条件又は対象文書に包含されている語の内の予め設定された複数種類の語（例えば、文の内容的な特徴を表していると想定された特徴語）を行とし、当該検索条件又は対象文書中における当該語の重要度（例えば、語の文中における出現頻度、語の文内容を特徴付けている程度等に応じた重み）を要素値とした語ベクトルとして、特徴量の類似関係は語ベクトル間の余弦が小さいほど類似している（検索条件の合致度が高い）と判定する。
なお、本発明では、特徴量及び特徴量の類似関係に基づく検索処理として、公知の種々な方法を用いることもでき、例えば、非特許文献３において知られている確率モデルを用いることができる。
【００１８】
本発明のより具体的な一態様では、多言語文書検索装置が、複数の翻訳手段、統合化手段、検索手段を備え、また、対象文書保持手段に複数の対象文書をそれらが包含する語を基準とした特徴量に対応付けて保持しており、複数の翻訳手段が、検索条件を第２言語の記述にそれぞれ翻訳し、統合化手段が、各翻訳装置による複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件の特徴量に統合化し、検索手段が、統合化された検索条件の特徴量と対象文書保持手段に保持された対象文書の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索することにより、第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する。
【００１９】
このように、複数の翻訳手段が検索条件を第２言語の記述にそれぞれ翻訳することで得られる翻訳結果（翻訳された検索条件）を統合化して検索処理を行うことにより、個々の翻訳手段の性能特性の影響を排除或いは低減することができ、従来に比して適正な翻訳結果に基づく検索処理が実現される。
【００２０】
また、本発明のより具体的な他の一態様では、多言語文書検索装置が、複数の翻訳手段、統合化手段、特徴化手段、検索手段を備え、複数の翻訳手段が、複数の対象文書をそれぞれ第１言語の記述に翻訳し、統合化手段が、各翻訳手段による対象文書毎の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、対象文書毎の特徴量に統合化し、また、特徴化手段が、検索条件をそれが包含する語を基準とした特徴量に変換し、検索手段が、統合化された対象文書毎の特徴量と検索条件の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索することにより、第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する。
【００２１】
このように、複数の翻訳手段が個々の対象文書を第１言語の記述にそれぞれ翻訳することで得られる複数の翻訳結果（翻訳された対象文書）を統合化して検索処理を行うことにより、個々の翻訳手段の性能特性の影響を排除或いは低減することができ、従来に比して適正な翻訳結果に基づく検索処理が実現される。
【００２２】
また、本発明のより具体的な更に他の一態様では、多言語文書検索装置が、複数の翻訳手段、統合化手段、特徴化手段、検索手段を備え、複数の翻訳手段が、検索条件と複数の対象文書をそれぞれ第３言語の記述に翻訳し、統合化手段が、検索条件の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、検索条件の特徴量に統合化し、また、対象文書毎の複数の翻訳結果をそれらが包含する語を基準とした特徴量に変換して、対象文書毎の特徴量に統合化し、検索手段が、統合化された検索条件の特徴量と対象文書の特徴量との類似関係に基づいて検索条件から対象文書を検索することにより、第１言語で記載された検索条件に基づいて、第２言語で記載された複数の対象文書の内から検索条件に合致する文書を検索する。
【００２３】
このように、複数の翻訳手段が検索条件と対象文書とを共通な第３言語の記述にそれぞれ翻訳することで得られる複数の翻訳結果（翻訳された複数の対象文書と、翻訳された複数の検索条件）をそれぞれ統合化して検索処理を行うことにより、個々の翻訳手段の性能特性の影響を排除或いは低減することができ、従来に比して適正な翻訳結果に基づく検索処理が実現される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によると、複数の翻訳手段による翻訳結果に基づいて、異なる言語で記述された検索条件から文書検索を行うようにしたため、翻訳手段の性能特性による影響を排除或いは低減させることができ、精度の高い多言語文書検索を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明を実施例に基づいて具体的に説明する。
図１には、本発明の一例に係る多言語文書検索装置の主要部の構成を示してある。
この多言語文書検索装置は、３つの翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃ、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃによる翻訳結果から特徴量としての語ベクトルを求めて統合化する統合化手段２、統合化された特徴量（語ベクトル）の類似関係に基づいて検索条件に合致する文書を検索する検索手段３を備えている。
【００２６】
なお、例示の多言語文書検索装置は３つの翻訳装置を備えているが、本発明では、２つ以上の翻訳装置を備えた態様であればよい。
また、ここに例示する本発明に係る多言語文書検索装置の主要機能（翻訳装置、統合化手段、検索手段、特徴化手段等）は、コンピュータで本発明に係るプログラムを実行することにより構成されている。
【００２７】
本発明の実施例として、図２に概要を示すような３種類の多言語文書検索処理を以下に説明する。
第１の実施例としては、第１言語で記述された検索質問文（検索条件）ｑを入力手段４から入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが入力された検索質問文ｑを検索対象文書と同じ第２言語の記述ｑｈにそれぞれ翻訳し、統合化手段２が各翻訳装置が出力した３つの翻訳結果ｑｈからそれぞれ語ベクトルを求め、これら３つの語ベクトルを後述するような方法で１つの語ベクトルに統合化する。一方、検索対象の各文書Ｄにはそれぞれに予め語ベクトル（特徴量）が算出されて付加されており、検索手段３が統合化された検索条件の語ベクトルと対象文書語ベクトルとが所定の類似関係にある対象文書を対象文書集合Ｄ中から特定し、当該特定された文書を検索結果として出力手段５から出力する。
【００２８】
また、第２の実施例としては、第２言語で記述された検索対象文書の全て（検索対象の文書集合）Ｄを入力手段４から入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが入力された各対象文書をそれぞれ検索条件ｑと同じ第１言語の記述Ｄｈにそれぞれ翻訳し、統合化手段２が各翻訳装置が出力した３つの翻訳結果ｑｈからそれぞれ語ベクトルを求め、これら３つの語ベクトルを後述するような方法で１つの語ベクトルに統合化して、各対象文書毎に１つの語ベクトルとする。一方、入力された検索条件ｑに対して語ベクトルを算出し、検索手段３が算出された検索条件の語ベクトルと対象文書語ベクトルとが所定の類似関係にある対象文書を対象文書集合Ｄｈ中から特定し、当該特定された文書を検索結果として出力手段５から出力する。
【００２９】
また、第３の実施例としては、第１言語の検索質問文ｑを入力手段４から入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが入力された検索質問文ｑを第１及び第２の言語とは異なる第３言語の記述ｑｈにそれぞれ翻訳し、統合化手段２が各翻訳装置が出力した３つの翻訳結果ｑｈからそれぞれ語ベクトルを求め、これら３つの語ベクトルを１つの語ベクトルに統合化する。また、第２言語の検索対象文書の全てＤを入力手段４から入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが入力された各対象文書をそれぞれ第３言語の記述Ｄｈにそれぞれ翻訳し、統合化手段２が各翻訳装置が出力した３つの翻訳結果ｑｈからそれぞれ語ベクトルを求め、これら３つの語ベクトルを１つの語ベクトルに統合化して、各対象文書毎に１つの語ベクトルとする。そして、検索手段３が検索条件の語ベクトルと対象文書の語ベクトルとが所定の類似関係にある対象文書を対象文書集合Ｄｈ中から特定し、当該特定された文書を検索結果として出力手段５から出力する。
【００３０】
図３には、上記第１の実施例に相当する多言語文書検索装置のより具体的な構成を示してある。
本実施例の多言語文書検索装置では、検索対象の複数の文書が各文書に含まれる語を基準とした特徴量（語ベクトル）を付加して対象文書データベース６に格納されている。
例えば、対象文書データベース６には、図４に示すように、各文書は、文書ＩＤ、文書名、語ベクトル、文書の実データへのポインタが対応付けて格納される。なお、検索対象の文書は、データベース形式にまとめられたもの以外に、ネットワーク上に配置された文書データを対象とすることもできる。
【００３１】
また、例えば、文書の語ベクトルは、予め設定された複数の特徴語について、文書に含まれている語の内の当該特徴語に該当する語を行とし、相当するが当該文書の内容を示す度合い（重み：例えば、出現頻度、内容の特徴度）を要素値とした語ベクトルであり、図６に例示するように、３つの特徴語ａ、ｂ、ｃがそれぞれ重みｗａ、ｗｂ、ｗｃで存在する文書の語ベクトルＶは（ｗａ、ｗｂ、ｗｃ）の３次元ベクトルとして表現される。
【００３２】
ここで、検索条件や翻訳結果の語ベクトルについても同様であり、予め設定された複数の特徴語について、検索条件や翻訳結果に含まれている語の内の当該特徴語に該当する語を行とし、相当するが当該文書の内容を示す度合い（重み：例えば、出現頻度、内容の特徴度）を要素値とした語ベクトルである。
なお、語ベクトル同士は語ベクトル間の余弦値が小さい程類似すると判定するが、これら語ベクトルは行（特徴語）が同じものである。例えば、検索条件の翻訳結果から算出する語ベクトルと、対象文書から算出する語ベクトルとは、同じ特徴語を行としたベクトルである。
【００３３】
そして、本実施例の多言語文書検索装置では、図５に示すように、第１言語の検索条件（検索質問文）ｑを入力手段４から入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが入力された検索質問文を検索対象文書と同じ第２言語にそれぞれ翻訳し、統合化手段２が検索質問文についての３つの翻訳結果ｑｈＡ、ｑｈＢ、ｑｈＣから各翻訳結果に含まれる語を基準とした語ベクトルＶＡ、ＶＢ、ＶＣを求め、これら３つの語ベクトルを後述の方法で１つの語ベクトルＶに統合化し、検索手段３が対象文書データベース６を検索して、統合化された検索条件の語ベクトルと対象文書語ベクトルとが所定の類似度合い（余弦）にある文書を特定し、当該特定された文書を検索結果（例えば、文書名のリスト）として出力手段５から出力する。
【００３４】
ここで、第２言語へ翻訳された検索質問文は、実際には語集合として検索処理に利用されるため、第２言語の文章として必ずしも完全なもの (すなわち、人間にとって可読であり、自然な文章) である必要はない。ただし、助詞の使い方や時制についての不完全さは許される (検索性能には影響を与えない) が、機能語を代表とする意味的に重要性の高い語の対応については正しく変換（翻訳）されるのが好ましい。
【００３５】
また、翻訳された各検索質問文（他の実施例では文書）語を抽出して、当該特徴語の各検索質問文（他の実施例では文書）内での重み付けを行うが、特徴語の重みの定め方としては、語の出現頻度（ＴＦ）、語の文書頻度の逆数 （ＩＤＦ）、それらの組み合わせ（ＴＦ−ＩＤＦ） など公知の様々な方法を採用することができ、要は、特徴語がそれが存在する検索質問文や文書において内容を特徴付けている度合いを重みとして定められればよい。
なお、以下の説明は最も頻繁に利用されるＴＦ−ＩＤＦを利用した場合として話を進めるが、重み付けの詳細については上記非特許文献２を参照されたい。
【００３６】
また、翻訳によって生成された複数の語ベクトルを統合して、検索で利用する１つの語ベクトルを生成するベクトル統合方法としては、例えば、平均法、加重平均法、多数決法、最良選択法のいずれかを使用目的等に応じて採用することができる。
これらの方法を、翻訳によってｎ個の語ベクトルＶ１、Ｖ２、・・・Ｖｎが生成され、これらを１つの語ベクトルＶに統合化する例を用いて説明する。
【００３７】
「平均法」では、語ベクトルＶ１、Ｖ２、・・・Ｖｎの重心を統合化語ベクトルＶとする。具体的には、語ベクトルＶ１、Ｖ２、・・・Ｖｎを全て加算して、それをｎで割ったものが統合化語ベクトルＶとなる。
平均法は個々の翻訳システムの性能特性をまんべんなく利用したものであり、「平均はよい結果をもたらす」という前提に立つならば、多言語情報検索でもよい結果をもたらすことが期待される。
検索質問文ｑの忠実な翻訳がｑｈ１、ｑｈ２・・・ｑｈｎ の中に存在する場合には、それのみを用いる場合に比べて (他の悪い翻訳文も利用するため) 検索性能が劣化する可能性があるが、全体として (すなわち平均的には) 平均法はよい結果をもたらすことが期待できる。
【００３８】
「加重平均法」では、語ベクトルＶ１、Ｖ２、・・・Ｖｎを各々の比重 α１、α２、・・・αｎで加重平均したものを統合化語ベクトルＶとする。形式的には、（α１×Ｖ１＋α２×Ｖ２＋・・・＋αｎ×Ｖｎ）／（α１＋α２＋・・・＋αｎ）と表すことができる。
各ベクトルの比重は、各翻訳システムに対する信用度と考えることもできる。具体的に比重をどのように定めるかは、訓練データから学習すればよい。訓練データとしては、第１言語の検索質問文を入力とし、それにマッチする第２言語の文書集合が与えられればよい。さらには、第１言語での検索質問文の特性に応じて、各翻訳システムの比重を決定することが望ましい。
加重平均法も基本的には平均法と同様であるが、よい翻訳システムをより重視し、よくない翻訳システムを軽視するという違いがある。ただし、この翻訳システムに対する重み付けが、検索での性能に大きく影響を与えるため、訓練データからの重み付けの学習が重要となる。
【００３９】
「多数決法」では、ベクトルの各行毎に、語ベクトルＶ１、Ｖ２、・・・Ｖｎの“０” でない要素の個数が半数以上ならその総和を要素とし、そうでない場合は“０”を要素とする統合化語ベクトルＶとする。
多数決法は、ベクトルの個々の行 (すなわち第２言語での語) 毎に要素を文字通り多数決で決定する。平均法よりめりはりのきいた結果となることが予想され、平均法に比べ、検索性能の (良い場合と悪い場合の) 変動が大きいものと予想される。
【００４０】
「最良選択法」では、翻訳された複数の検索質問文の内の最良のものを選択し、それから生成した語ベクトルを統合化ベクトルＶとして採用する。
翻訳結果（検索質問文）の良否の定め方について、いくつかの例を示す。
まずは、第２言語の検索質問文の各々を第１言語に逆翻訳し、オリジナルの検索質問文との類似度を算出し、最も類似度の高いものを最良とみなすということが考えられる。逆変換の翻訳システムは必ずしも複数備える必要はなく、異なる別の単一の翻訳システムで全ての検索質問文を逆翻訳してもよい。また、検索質問文の類似度の算出方法については、下記の文書間の類似度算出方法を利用すればよい。
【００４１】
次に、訓練データから検索質問文の性質に応じてどの翻訳システムが最良であるかの判定を学習させるという方法も考えられる。
最良選択法は、最良の翻訳結果を利用するのであるから、検索においてもよい結果をもたらすことが期待されるが、翻訳システムのくせによる翻訳結果の表現の違いのぶれを吸収することは期待できない。また、何を最良とみなすかにより、検索の性能も異なる。
【００４２】
また、複数の検索質問文の翻訳結果から統合化した語ベクトルＶを用いて、ベクトル空間モデルに基づいて類似文書検索を行う処理は次のようにして行うことができる。
ベクトル空間モデルでは、検索対象の文書も同じベクトル空間上の点として表現される。すなわち、検索に先立って対象文書集合の個々の文書に対して、対応する語ベクトルを生成しておくことが必要となる。文書間 (または質問文と文書間) の類似度はベクトルの余弦として定義される。ベクトル空間モデルの詳細については公知であり、非特許文献２を参照されたい。
【００４３】
図７には、上記第２の実施例に相当する多言語文書検索装置のより具体的な構成を示してある。
本実施例の多言語文書検索装置では、対象文書データベース６から第２言語の検索対象文書の全てを入力手段４から入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが入力された各対象文書をそれぞれ検索条件と同じ第１言語にそれぞれ翻訳し、統合化手段２が上記のようにして各対象文書毎の３つの翻訳結果からそれぞれ語ベクトルを求め、これら３つの語ベクトルを上記のようにして１つの語ベクトルに統合化して、各対象文書毎に１つの語ベクトルとする。
【００４４】
一方、第１言語の検索条件が入力手段４１（入力手段４と共用してもよい）から統合化手段２に入力され、統合化手段２が検索条件に対してそれが包含する語を基準とした特徴量（語ベクトル）を算出する。なお、本例では、統合化手段２を検索条件に対して語ベクトルを算出する特徴化手段に共用しているが、特徴化手段を別途設けてもよい。
そして、検索手段３が算出された検索条件の語ベクトルと対象文書の語ベクトルとが所定の類似関係にあるかを判定し、検索条件に合致する（所定の類似関係にある）対象文書を対象文書データベース６から特定し、当該特定された文書を検索結果として出力手段５から出力する。
【００４５】
なお、本実施例において、ベクトル空間モデルでの検索を行う場合には、第１の実施例と同様に、文書が必ずしも完全な文章として翻訳される必要はなく、語間の対応ができるだけ正しく取れるものとして翻訳されればよい。
本実施例は、検索条件を翻訳する第１の実施例と比較すれば、検索に先立って検索対象の文書を第１言語に翻訳しておく必要があり、オーバーヘッドが高いといえるが、検索時には、検索条件を翻訳する必要はないという利点がある。したがって、本実施例は、検索対象の文書集合が変化しない状況で、なおかつ検索時のスピードを重視する場合には有効である。
【００４６】
図８には、上記第３の実施例に相当する多言語文書検索装置のより具体的な構成を示してある。
本実施例の多言語文書検索装置では、第１言語の検索質問文を入力手段４から入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが入力された検索質問文を第３言語にそれぞれ翻訳し、統合化手段２が各翻訳装置が出力した３つの翻訳結果からそれぞれ語ベクトルを求め、これら３つの語ベクトルを１つの語ベクトルに統合化する。
【００４７】
また、対象文書データベース６から第２言語の検索対象文書の全てを入力手段４により入力し、各翻訳装置１ａ、１ｂ、１ｃが入力された各対象文書をそれぞれ第３言語にそれぞれ翻訳し、統合化手段２が各翻訳装置が出力した３つの翻訳結果からそれぞれ語ベクトルを求め、これら３つの語ベクトルを１つの語ベクトルに統合化して、各対象文書毎に１つの語ベクトルとする。
そして、検索手段３が検索条件の語ベクトルと対象文書の語ベクトルとが所定の類似関係にある対象文書を対象文書データベース６から特定し、当該特定された文書を検索結果として出力手段５から出力する。
【００４８】
本実施例のように中間言語（第３言語）を介して多言語文書検索を行う利点としては、第１言語及び第２言語のみならず、より多くのさまざまな言語の文書を扱う場合においても、全て第３言語を介して検索を行うことで、アルゴリズムがシンプルになるという利点がある。例えば、３種類の言語を対象に、いずれの言語で検索条件を記述してもそれにマッチする３種類の言語の文書を取得する場合、中間言語の存在を前提としない場合には、全ての言語の組み合わせについて翻訳を行う必要があるが、中間言語の存在を前提とすることで、個々の言語は中間言語との翻訳のみを行えばよいこととなる。
ここで、中間言語は必ずしも日本語や英語のような自然言語である必要はなく、自然言語の語を多次元空間の軸とするのではなく、非特許文献１に記載されるLatent Semantic Indexing（ＬＳＩ）のように数学的に抽出された成分を軸として利用してもよい。
【００４９】
上記のように
検索条件や対象文書を複数の翻訳システムで翻訳することにより、同じ語が複数の語に変換されるため翻訳のぶれを吸収することができ、また、同じ語が同一の語に変換されるため多義性のない対応関係の安定した語 (専門用語など) の重要度を強調することができる。
なお、文書を語集合とみなす検索モデルとしては、ベクトル空間モデルの他、非特許文献３に記載されるような確率モデルに基づく検索手法を用いるようにしてもよい。
【００５０】
また、上記の実施例では、複数の翻訳システムを利用して検索条件や対象文書を翻訳してから語ベクトルを生成したが、検索条件や対象文書を語ベクトルにしてから翻訳後の言語の複数の語ベクトルに変換することも考えられる。ただし、この際に必要となるのは、翻訳システムではなく語をマッピングする対訳辞書であり、そこで行う処理は翻訳というより辞書引きであるということもできる。
また、語ベクトルの生成後、文書検索を行う前に、語を類義語に展開することも考えられ、一般の情報検索でいわれるところの「検索質問展開 (query expansion)」を行って、語の表記のぶれを吸収することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の一実施例に係る多言語文書検索装置の主要部構成を示す図である。
【図２】本発明の実施例に係る多言語文書検索処理を説明する図である。
【図３】本発明の第１の実施例に係る多言語文書検索装置の構成を示す図である。
【図４】本発明の一例に係る対象文書のデータ構成を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施例に係る多言語文書検索処理を説明する図である。
【図６】本発明の一例に係るベクトル空間を説明する図である。
【図７】本発明の第２の実施例に係る多言語文書検索装置の構成を示す図である。
【図８】本発明の第３の実施例に係る多言語文書検索装置の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１ａ、１ｂ、１ｃ：翻訳装置、  ２：統合化手段（特徴化手段）、
３：検索手段、  ４、４１：入力手段、
５：出力手段、  ６：対象文書データベース、
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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